‫Şimdi verilerimizi gruplar halinde aldık.
‫Ancak bir partide neler olup bittiğini anlamak biraz zor olabilir.
‫Öyleyse, neler olduğunu görselleştirebilmemiz için toplu işimizde neler olduğunu keşfedecek küçük bir işlev oluşturalım.
‫Çünkü burada bu küçük çıktıya sahipsek, içten içe bunların aslında görüntü ve bunların da etiket olduğunu biliyoruz.
‫Onları görmek iyi olurdu.
‫Burada küçük bir başlık açalım.
‫Veri gruplarını görselleştirme komutunu M üzerinde markdown'a dönüştürelim ve kendimize biraz iletişim
‫verelim.
‫Bir veri artık gruplar halinde.
‫Ancak, bunları anlamak biraz zor olabilir.
‫Onları gözümüzde canlandıralım.
‫Çünkü sizi bilmem ama ben bir şeyleri iş başında görmeyi severim.
‫Bunu yapmak için güvenilir harita çizim kütüphanemizi içe aktaracağız.
‫Bu otomatik öneriye bakın ve ardından bir veri yığınındaki veya veri yığını verilerindeki görüntüleri görüntülemek için bir işlev
‫oluşturacağız.
‫Biz Avustralyalılar, Avustralya aksanı nerede olursa olsun sesli harflerin sonuna R eklemeyi severiz.
‫Bunu sadece 25 resim göstererek yapabiliriz çünkü çok fazla resim yapıyorsak, örneğin 10.000'den fazla resim varsa, bir seferde sadece
‫25 resim gösterebiliriz.
‫Görüntüler ve etiketler istiyoruz çünkü yapacağımız şey temelde bir görüntü çizmek ve üzerine etiketi
‫koymak.
‫Ve güzel ve basit.
‫Go, bir veri yığınından 25 görüntü ve bunların etiketlerinden oluşan bir çizim görüntüler.
‫Harika.
‫Pekala, o zaman figürü ayarlayalım.
‫Anla işte.
‫İncir büyüklüğünde yapacağız.
‫Şimdi, bu arsa boyutunu ayarlama konusunda biraz deneyimim oldu, bu yüzden umarım ona on yeterince iyidir.
‫Eğer değilse, bunu değiştirebiliriz.
‫Ardından 25 resmi görüntülemek için 25'e kadar döngü yapacağız.
‫Bu yüzden 25 aralığındaki I için basit bir döngü kuruyoruz.
‫O zaman ne yapabiliriz?
‫Bir alt olay örgüsü oluşturmalıyız.
‫Beş sıra yapalım.
‫Beş sütun, çünkü bu 25.
‫Ardından, alt grafiklerin her birinde bir görüntü görüntülememiz ve ardından görüntülerin her birine bir başlık eklememiz
‫gerekecek.
‫Bu çok zor olmamalı.
‫O zaman alt hikayeler yaratın.
‫Beş satır, beş sütun, x eşittir plot dot subplot, beş, beş artı bir yapacağız.
‫Yani bu, içe aktarılmış bir harita çizim kütüphanemiz olduğu içindir, ancak bu yüzden docstring görünmüyor.
‫İşte oldu.
‫Parametreler.
‫Nereye gideceğiz?
‫Rose'un köşesi var.
‫Yani bu bir dizi satırdır.
‫Bu sütunlar ve bu da dizindir.
‫Bilmeniz gereken tek şey bu.
‫Bir görüntü görüntüleyin.
‫Harita çizimi lib nokta dizelerinin bazıları, args anahtar kelimesi args'ye gittiklerinde olduğu gibi biraz can sıkıcı olabilir
‫ve sadece başka bir sınıfı miras alır ve gerçekten bulamazsınız.
‫Bunun gerçekte ne işe yaradığını kontrol etmeniz gerekiyorsa, haritaya göz atın.
‫Plot lib tam gelişmiş dokümantasyon.
‫Görüntüyü çizmek istiyoruz.
‫Döngüsel olarak ilerlediğimiz için, bu bir grup görüntü ve etiketten oluşan bir veri olacak.
‫Bu yüzden görüntüyü göstermek istiyoruz.
‫Yani dizine resmi yazın ve resim etiketini başlık olarak ekleyin diyoruz.
‫Bu yüzden başlığı ve ardından benzersiz ırkları işaretleyeceğiz çünkü listemiz bu.
‫Unutmayın, eğer hala hafızalarda yaşıyorsa, benzersiz ırklar benzersiz köpek isimleri listemizdir.
‫Benzersiz ırklar etiketini alın.
‫Etiketlerin maksimum değer olduğu yerde indekslemek istiyoruz.
‫Yani başka bir deyişle, neden sıfır arg max?
‫19.
‫İşte tam da bu çizgide yapacağımız şey bu.
‫Eşsiz ırklar.
‫Yani bu.
‫Buradaki satır, olay örgümüzün başlığı.
‫Bum.
‫Neler olup bittiğini gerçekten keşfetmek için d fonksiyonları ile ne demek istediğimi görün.
‫Bu nedenle, bir şeyi anlamak istiyorsanız, her zaman işlevi parçalara ayırabileceğinizi, kodu kendiniz için yeniden yazabileceğinizi
‫unutmayın, çünkü bir şeyi bu şekilde anlayacaksınız.
‫Kırmızı çizgileri kapatın.
‫Aslında daha önce onlarla birlikte görebiliriz.
‫Yani bunun tam olarak ne yaptığını biliyoruz.
‫PLT ekseni.
‫Bu güzel ve basit bir işlev.
‫25 resim göster.
‫Şimdi ne yapmamız gerekiyor?
‫Verilerimiz toplu halde olduğundan, görselleştirmek için esasen UN toplu işlemine ihtiyacımız var, böylece görüntüleri
‫eğiterek bunu yapabiliriz.
‫Önce kodu görelim, sonra gerçekte ne olduğunu göreceğiz.
‫Tren etiketleri sıradakine eşittir.
‫Sıradaki şey, bir yineleyiciden bir sonraki öğeyi döndürmektir.
‫Bunun için docstring'e teşekkür ederim çünkü eğitim verileri bir toplu iş biçimindedir.
‫Dolayısıyla, verileri eğiteceksek bunu bir iteratöre dönüştürmemiz gerekir.
‫İşte oldu.
‫Yani bunu yöntemi çağırarak yapabiliriz.
‫NumPy olarak.
‫Yineleyici.
‫Ve söyleyeceği şey, veri kümesinin tüm öğelerini numpy'ye dönüştüren bir yineleyici döndürür.
‫Yani temelde bunun yapacağı şey dönmek.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Burada bazı bilgiler var.
‫Bu doküman dizelerini okumak benim için biraz zor.
‫Ama şuradan geçelim.
‫Ne yapacakmış?
‫Bu yüzden toplu veri setimizi alacak.
‫Onu bir yığından çözecek ve bir numpy yineleyicisine dönüştürecektir.
‫Ve sonra next sayesinde, bu yineleyiciden bunun üstündeki ilk partiyi alacak.
‫Ve sonra onu böldüğü için, onunla eşleşti.
‫Eğitim görüntüleri.
‫Yani buradaki, buradaki şekil döndürülen ilk şey olacak ve tren etiketleri döndürülen
‫bir sonraki şey olacak.
‫Bu yüzden benim sözüme güvenmeyin.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Şimdi, bunun çalışmasının biraz zaman almasının nedeni, veri setimizi burada
‫yenilediğimizi hatırlarsanız.
‫Bu harita fonksiyonumuz var.
‫Görüntülerimizi işleyecek olan görüntü etiketini alın.
‫İşte bu yüzden artık toplu işlerle çalıştığımızda, çünkü ne zaman çalıştırsak, görüntülerimizi arka
‫planda işleyecektir.
‫İşte böyle.
‫Yani artık dosya adlarıyla uğraşmak yerine işlenmiş görüntülerle uğraşıyoruz.
‫Yani biraz daha fazla veri.
‫Bu çok büyük bir dizi, değil mi?
‫Çünkü elimizde tren görüntüleri var.
‫Bakalım ne kadar sürecek.
‫Bir partideyse ne kadar süreceğini tahmin edebilir misiniz?
‫Bir partideki tek bir ürünse?
‫Tren etiketleri ne kadar uzun?
‫Bunu gerçekten bir sonraki hücrede çalıştırmalıydım, böylece geri tepmek zorunda kalmayacaktı.
‫Verilerimiz.
‫32, 32.
‫İşte oldu.
‫İşte Nex burada devreye giriyor.
‫Böylece tren verilerimizi numpy yineleyicisi olarak kullanarak yamasız hale getirdik veya bir yineleyiciye dönüştürdük.
‫Bir sonrakini yani en üsttekini aldık.
‫Yani esasen sadece bu partiyi üstten alıp resimleri ve etiketleri iade ettim.
‫Hangi grupla çalışırsanız çalışın, biz görüntülerle çalışıyoruz.
‫İşte bu yüzden bu tren görüntüleri.
‫Başka bir veri türüyle çalışıyorsanız, bu diğer veri türü olacaktır ve bu muhtemelen
‫yine sizin etiketleriniz olacaktır, ancak parti boyutumuz 32 olduğu için bunlar 32 gibi olacaktır.
‫32.
‫Şimdi kodumuzu, özür dileriz, görselleştirme fonksiyonumuzu kullanalım.
‫Şimdi, verileri bir eğitim grubunda görselleştirelim.
‫Adını ne koymuştuk?
‫25 resim göster.
‫Tren resimleri.
‫Tren etiketleri.
‫Harika.
‫Üzerinde çalıştığımız veriler bunlar.
‫Bu bizim eğitim verilerimiz.
‫Hepsinin nasıl kare olduğuna dikkat edin çünkü onları 2'den 4'e ve 2'den 4'e yeniden boyutlandırdık.
‫İşte bu yüzden girişi kapatmak istedim, çünkü yan taraftaki çöplerden kurtulmak istiyoruz.
‫Bunu yapalım, çünkü burada resimleri görüntülemeye çalışıyoruz.
‫Tekrar çizelim.
‫Harika.
‫Bu bizim eğitim grubumuz.
‫Şimdi, eğer buraya gelirsek.
‫Aynı şeyi bir doğrulama grubunu görselleştirmek için de yapalım.
‫Bunu tekrar çalıştıralım.
‫Aslında size aradaki farkı vurgulayacak bir şey göstermek istiyorum.
‫Bunu buraya kopyalarsak, bunu da kaldırabiliriz.
‫Aradığım şey buydu.
‫Bunu her çalıştırdığımızda.
‫Şuna dikkat edin, Saluki, Tibet Teriyeri.
‫Sadece bu beş resmi hatırlayın.
‫Şimdi bunu tekrar çalıştırmayı deneyelim.
‫En üst sıranın nasıl farklı olduğunu görüyoruz ve geri kalanının da aslında farklı olacağını fark edeceksiniz.
‫Sence neden böyle oldu?
‫Çünkü buraya gelirsek, bir eğitim yığını oluşturduğumuzda, eğitim yığınını her çağırdığımızda
‫verileri karıştıracaktır.
‫Bu işlem devam ederken bunu tekrar yapacak olursak, doğrulama seti için bir tane yazacağız.
‫Şimdi doğrulama setimizi görselleştirelim.
‫VAL Görüntüleri.
‫Val Etiketler, num py iterator olarak sonraki doğrulayıcı noktasına eşittir.
‫Harika.
‫Ve sonra 25 resim göstereceğiz ve gideceğiz.
‫VAL Görüntüleri.
‫VAL Etiketleri.
‫O zaman bunu çalıştıracağız.
‫Ve burada bazı farklı olanlarımız olduğunu fark ettik.
‫Hey, şuna bak.
‫Bu adam o köpeği tutuyor.
‫Bunu bütün gün yapabilirim.
‫Şu şeye bir bak.
‫Bu köpek yavrusu ne kadar sevimli?
‫Bu yüzden bir kez daha deneyeceğiz.
‫Bunu not alın.
‫Köpeğini tutan bu adamı hatırlıyor musun?
‫Duş perdesine benzeyen bu şeyi hatırlıyor musunuz?
‫Bu yüzden bu eğitimi vereceğiz.
‫Doğrulama için de buna dikkat edin.
‫Küvetteki bu köpeği ve sandalyenin altındaki bu köpeği hatırlayın.
‫Ah, eğitim görüntülerinin değiştiğini görüyoruz çünkü geriye dönersek, veri yığınımızı oluşturduğumuzda, her
‫yığın oluşturduğumuzda eğitim görüntülerini karıştırdık.
‫Doğrulamamız için, küvetteki bu hala burada çünkü doğrulama partimizi oluşturduğumuz
‫yere geliyoruz.
‫Doğrulama verilerini karıştırmayız.
‫Şimdi, bunun neden önemli olabileceğini düşünmeye devam edin.
‫Bu konuya birazdan geleceğiz.
‫Bunu birkaç kez söylediğimi biliyorum, ancak şimdilik bunu düşünmenizi istiyorum.
‫Ve şimdi görselleştirdik, veri yığınları oluşturduk ve şimdi bunları kafamızda biraz daha anlamlı hale getirmek
‫için görselleştirdik.
‫Sanırım bundan sonraki tek adım, bir model oluşturma ve eğitme konusunda neler yapabileceğimizi görmek.
‫Bunu bir sonraki videoda ele alalım.